SECOs Clea OS, der SECO Application Hub und Clea Studio AI schaffen ein integriertes Ökosystem, um Edge AI-Anwendungsfälle schneller zu testen und nahe an der Produktion umzusetzen. Der Application Hub bietet direkten Zugriff auf Anwendungen, Container und Softwarekomponenten, sodass Entwicklungs- und Projektteams weniger Zeit für Einrichtung, Integration und Modellbereitstellung aufwenden müssen. Am Beispiel eines intelligenten Personenzählers zeigt der Blog, wie vorbereitete Edge AI-Bausteine verwendet werden können, um Kameradaten lokal zu verarbeiten, Ergebnisse in Workflows zu integrieren und den Geschäftswert eines Anwendungsfalls in einem frühen Stadium zu validieren.
Schnellere Edge-AI-Bereitstellungen freischalten
Edge AI bewegt sich schnell von einem Abstraktionsniveau hin zu realen Anwendungen. In diesem Prozess verlagern sich Rechenleistung und KI-Funktionen zum Ursprungspunkt – weg von verteilten Cloud-Infrastrukturen hin zu lokalen Edge-Geräten. Dies stellt jedoch hohe Anforderungen an Entwickler von Edge-AI-Systemen, da sie Betriebssysteme, Laufzeitumgebungen, Container, KI-Modelle und Sicherheitsschichten direkt in die Anwendung integrieren müssen, was oft zu Problemen führt und den Aufwand erheblich erhöht. Edge-AI-Projekte scheitern oft nicht am Konzept, sondern am Integrationsaufwand.
Die Clea-Plattform von SECO bewältigt die Komplexität, indem sie Entwicklern ein Framework für skalierbare Edge-AI-Systeme bietet. Der Application Hub von SECO spielt eine zentrale Rolle, indem er schnellen Zugriff auf nutzbare Komponenten durch einsatzbereite Container, Beispielanwendungen und Bereitstellungsanleitungen ermöglicht. So wird eine Idee schnell in eine testbare und validierte Edge-AI-Anwendung verwandelt.
Clea OS als Laufzeitgrundlage für Edge AI
Die technische Grundlage für Edge-AI-Anwendungen ist die Clea OS-Softwareplattform von SECO. Als sicheres eingebettetes Linux-Distro basierend auf dem Yocto LTS-Projekt ist Clea OS prädestiniert für eingebettete und Edge-Anwendungen und unterstützt sowohl Arm- als auch x86-Architekturplattformen. In diesem Kontext bietet es eine kontrollierte, produktionsorientierte Laufzeitumgebung. Im Gegensatz zu generischem eingebettetem Linux ist Clea OS für wiederholbare Bereitstellungen, sichere Aktualisierungen, hohe Wartbarkeit und konsistente Ausführung von Anwendungen ausgelegt.
Für Entwickler bedeutet dies weniger Aufwand beim Aufbau der Systemgrundlage und mehr Fokus auf Anwendungslogik, Modelle und Anwendungsfälle. In Kombination mit dem Clea Software Framework unterstützt Clea OS Gerätevernetzung, Datenorchestrierung, Flottenmanagement und KI-Dienste am Edge. Der Application Hub ergänzt diese Grundlage mit verfügbaren Anwendungen, Containern und Softwarekomponenten. Dies macht Clea OS zur Brücke zwischen anwendungsbereiten Bausteinen aus dem Hub und deren praktischer Ausführung auf realer Edge-Hardware.
Application Hub: Anwendungsfälle schneller aktivieren
Der SECO Application Hub baut auf der Laufzeitgrundlage von Clea OS auf und beschleunigt die konkrete Umsetzung von Edge-AI-Bereitstellungen. Während Clea OS die kontrollierte Ausführungsumgebung auf der Edge-Hardware bereitstellt, liefert der Application Hub die passenden Softwarebausteine für die Anwendungsebene.
Anstatt umfangreich nach geeigneten KI-Modellen und Paketcontainern suchen, Inferenzlaufzeiten vorbereiten und die Kompatibilität einzelner Hardware überprüfen zu müssen, können Entwickler über den SECO Application Hub auf eine kuratierte Bibliothek von einsatzbereiten Softwarecontainern, Beispielanwendungen, vorgefertigten KI-Modellen, Bereitstellungsanleitungen und Edge-AI-Komponenten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zugreifen.
Entwickler können geeignete Komponenten direkt aus dem Application Hub auswählen, sie auf der vorgesehenen Zielhardware testen und dann in eine Clea-basierte Edge-Umgebung integrieren. Dies schafft einen konsistenten Prozess von der Laufzeitgrundlage über verfügbare Softwarebausteine bis zur ausführbaren Anwendung.
Dies reduziert spürbar den Aufwand für Einrichtung, Verpackung und erste Integration, was den Aufwand verringert und kürzere Entwicklungszeiten sicherstellt. Technische Entscheidungsträger können auch schneller beurteilen, ob Hardware, Leistung und Geschäftswert für eine nahe Produktionsumsetzung ausreichen.
Use Case: Intelligente Personenzählung
Ein Beispielanwendungsfall der „Intelligenten Personenzählung“ zeigt, wie eine Edge-AI-Anwendung in der Praxis schneller mit dem Application Hub und Clea OS von SECO umgesetzt werden kann. Die Entwicklung einer Personenzählungsanwendung von Grund auf würde normalerweise mehrere Integrationsschritte erfordern: Anschluss der Kamera, Konfiguration des Edge-Geräts, Einrichtung der Inferenzlaufzeit und Weitergabe der Ergebnisse an nachgelagerte Systeme.
Der Application Hub reduziert diesen Aufwand, indem er eine vorgefertigte Personenzähleranwendung bereitstellt, die zum Ausgangspunkt eines geführten Flusses wird, der Entwickler von der Anwendungsentdeckung zur Workflow-Erstellung und Edge-Bereitstellung führt. Entwickler können tatsächlich die Komponente auswählen, den Kameraeingang anpassen und die Zielgeräteparameter festlegen und sie lokal auf der Edge-Hardware testen.
Im nächsten Schritt kann man Clea Studio AI verwenden, um den Modellausgang mit nachgelagerten Workflows wie Dashboards, Warnungen, Belegungsanalysen oder IoT-Systemen zu verbinden, indem visuelle Eingabe-, Modell- und Ausgabeblöcke verwendet werden. Entwickler wählen einfach die entsprechende Komponente im Hub aus, passen Parameter wie Kameraeingang und Zielgerät an und konfigurieren den Ausgabefluss in Clea Studio AI.
Viele Aufgaben im Zusammenhang mit Verpackung, Laufzeitausführung und Workflow-Integration werden von der Plattform abgedeckt. Entwickler profitieren davon, schnell einen Anwendungsfall zu erstellen und dann zur Validierung überzugehen, ohne die Anwendung vollständig von Grund auf neu erstellen zu müssen. Mühsame und sich wiederholende manuelle Einrichtung gehört der Vergangenheit an.
Der Application Hub im Prozess
In einem Pilotprojekt wird der Application Hub zum zentralen Tool, um die technische Machbarkeit schnell und einfach zu bewerten. Teams können frühzeitig prüfen, ob ein Use Case zuverlässig auf der vorgesehenen Edge-Hardware läuft, ob die verfügbare Rechenleistung ausreicht und ob die Ergebnisse weitere Investitionen rechtfertigen. Zu diesem Zweck stellt der Hub validierungsfähige Komponenten wie Container, KI-Modelle, Beispielanwendungen und Deployment-Guides bereit, die direkt auf dem Zielgerät getestet werden können.
Anstatt mit grundlegenden Integrationsaufgaben wie dem erneuten Aufbau von Packaging, Runtime-Setup oder Deployment-Logik zu beginnen, können Entwickler direkt in die funktionale und technische Bewertung einsteigen. Sie können Parameter an den jeweiligen Use Case anpassen, Eingabequellen wie Kamera- oder Sensordaten konfigurieren, die Anwendung auf der vorgesehenen Zielhardware testen und relevante Performance-Metriken wie Latenz, Durchsatz oder Ressourcenauslastung messen.
Gleichzeitig können sie prüfen, wie sich die generierten Ergebnisse in bestehende Systeme integrieren lassen – etwa in Dashboards, IoT-Plattformen, Alerts oder Analytics-Workflows. Dadurch verschiebt sich der Fokus vom Aufbau der technischen Grundlage hin zur Bewertung, ob der Use Case unter realistischen Bedingungen funktioniert.
Clea Studio AI: Vom Modell zum Workflow
Nach der Auswahl einer geeigneten Komponente im Application Hub führt Clea Studio AI die Umsetzung in einen ausführbaren Workflow. Denn ein KI-Modell allein ist noch keine vollständige Anwendung: Datenquellen müssen angebunden, die Modellausführung konfiguriert und Ergebnisse an Zielsysteme weitergegeben werden.
Clea Studio AI unterstützt Entwickler mit einer visuellen Umgebung, in der Eingabe-, Modell- und Ausgabeblöcke miteinander verbunden werden können. Im Fall der Personenzählung kann der Eingabeblock beispielsweise den Kamerastream darstellen, der Modellblock nutzt eine ausgewählte Komponente aus dem Application Hub, und der Ausgabeblock kann die Zählergebnisse an Dashboards, Alerts oder IoT-Workflows weiterleiten.
So wird aus einem Modell ein konkreter Anwendungsflow, ohne dass jede Integration manuell im Code aufgebaut werden muss. Gleichzeitig behalten Entwickler die Kontrolle über Modell, Datenquelle und Ausgabepfad.
Fazit
Das Beispiel der Personenzählung zeigt, wie Clea OS, Application Hub und Clea Studio AI von SECO zusammenspielen. Eine vorbereitete Edge-AI-Komponente wird schnell zu einem testfähigen Workflow auf realer Edge-AI-Hardware.
Für Entwickler bedeutet „near-production“, dass sie nicht erneut mit grundlegender Integration beginnen müssen, sondern gezielt weiterarbeiten können. Zum Beispiel durch Parameter-Tuning, Performance-Validierung, Sicherheitsprüfung und die Vorbereitung des Rollouts über mehrere kompatible Edge-Geräte hinweg.
Darüber hinaus erhalten technische Entscheider eine zuverlässige Grundlage, um Machbarkeit, Skalierbarkeit und Business Value eines Use Cases schneller zu bewerten. So wird aus einem validierten Prototyp schneller eine reale, skalierbare Edge-AI-Anwendung.
Kontaktieren Sie SECO für weitere Informationen.